作者:Vicguo  浏览:21  回复:0   最后更新:2019/6/4 11:41:34
文章主题:量化与高频研究课程
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发信人: Vicguo, 信区: 社区站务
标  题: Re: 量化与高频研究课程
发信站: 斗转星云 BBS站 (2019/6/4 11:41:34)
 
量化与高频研究课程(量化圈大神授课) 

随着股指逐渐放开,此次课程将研究股指期货日内高频策略,提供视频、ppt、数据、以及R、Python(Jupyter)Matlab(Octave)等语言供大家选择,覆盖因子分析、线性回归、投资组合优化、决策树等内容

12 周项目安排计划(2019 年 6 月 10 日-2019 年 9 月 1 日) 

第 1 周 
(2019 年 6月 10 日至2019 年 6 月16 日)-熟悉软件基本功能: 
1 、R 语言的同学安装 RStudio 和 Windows R Open 等软件, Python 的同学安装Anaconda,Jupyter,Spyder 等软件, Matlab 的同学安装 Matlab 或 Octave; 
2、每人获得一份国内沪深 300 股指期货分笔数据文件,进行简单地分析和学习; 
3、利用数据,实现基本的统计、绘图等功能; 

第 2 周 
(2019 年 6月 17 日-2019 年 6 月23 日)-测试第一个预测因子的表现;  
1、改变回看周期生成不同的结果; 
2、画出回测曲线,统计收益率、夏普比、最大回撤等指标; 
3、统计样本内、样本外的表现; 

第 3 周 
(2019 年 6月 24 日-2019 年 6 月30 日)-测试多个因子:  
1、测试约 5 个因子,分别生成结果; 
2、对比不同的因子,总结看哪类因子比较好; 
3、选取总体表现最好的一些日子,和表现最差的一些日子,画出相应的行情图; 

第 4 周 
(2019 年 7月 1 日至2019 年 7 月7 日)-增加趋势、反转等形态类因子 
1、测试相关性、动量、波动率等方面的因子; 
2、研究一些与方向无关的形态类因子; 
3、因子大批量生成; 

第 5 周 
(2019 年 7月 8 日-2019年 7 月 14日)-因子深度加工(新增):  
1、增加跨周期的因子; 
2、因子计算跨日的处理; 
3、方向因子与波动因子联合回测; 

第 6 周 
(2019 年 7月 15 日-2019 年 7 月21 日)-建立投资组合模型,不同因子生成不同的资金曲线;  
1、按照马科维茨、均值方差模型生成投资组合曲线; 
2、按照风险平价模型生成投资组合曲线; 
3、完成测试报告; 

第 7 周 
(2019 年 7月 22 日-2019 年 7 月28 日)-线性回归模型:  
1、用因子来构建线性回归模型; 
2、测试不同的因变量; 
3、统计各个因子的 R 平方、t 统计量等; 
4、分样本内、样本外统计 R 平方; 
5、逐步向前回归; 
6、生成资金曲线; 
7、完成测试报告; 

第 8 周 
(2019 年 7月 29 日-2019 年 8 月4 日)-高级线性回归模型:  
1、生成带约束的线性回归模型; 
2、对比 ridge, lasso 的表现; 
3、测试样本内、样本外的表现; 
4、测试滚动样本的表现; 
5、完成测试报告; 

第 9 周 
(2019 年 8月 5 日-2019年 8 月 11)-机器学习之决策树模型 
1、安装 gbm, xgboost 等程序包; 
2、调用决策回归树研究模型,优化参数; 
3、按样本内核样本外构造模型; 
4、按滚动方法构造模型; 

第 10 周 
(2019 年 8月 12 日-2019 年 8 月18 日)-机器学习之决策树模型 
1、安装 gbm, xgboost 等程序包; 
2、调用决策回归树研究模型,优化参数; 
3、按样本内核样本外构造模型; 
4、按滚动方法构造模型; 
5、完成测试报告; 

第 11 周 
(2019 年 8月 19 日-2019 年 8 月25 日)-其它频率策略:  
1、利用之前的结果,选取最好的因子和模型; 
2、分析中低频策略表现,生成资金曲线,划分样本内、样本外、滚动优化等; 
3、分析更高频策略表现,生成资金曲线,划分样本内、样本外、滚动优化等; 

第 12 周 
(2019 年 8月 26 日-2019 年 9 月1 日)-完全样本外测试 
1、读取课程以来这 12 周的数据,清洗数据、计算因子等; 
2、用之前的模型来进行完全样本外的测试; 
3、一般选取最好的模型和参数进行一次性的测试 

本项目的特点 
直接用真实的期货高频数据建模,而不是人工合成的 K 线数据; 回测、优化程序大部分已经完成,学员只需要写最核心的部分; 有 ppt 和视频讲解;导师提供完整的样本策略供学员参考、学习; 
建模用到的都是业内主流的统计学模型,不是传统程序化交易模型; 从第二周开始就提供完整的策略学习,培养学员的学习兴趣; 



还有众多量化岗位 
联系方式(VX):18620818161
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